一种适用于水下航行器的海底静态小目标检测方法

本公开涉及水下探测领域，提出了一种适用于水下航行器的海底静态小目标检测方法，包括：通过水下航行器的二维成像声纳获取多幅水下声纳图像；将待检测的水下声纳图像输入至水下目标检测模型中提取特征并检测，得到物体类别、边界框坐标以及置信度分数；本发明采取了端到端的方式通过深度神经网络自动提取目标特征，引入了CAA模块来捕捉图像中远距离像素之间的上下文依赖关系，通过整合上下文信息生成更具表达力的特征图，帮助模型更好地区分目标物体和背景，从而提高检测的准确性。